Azure Makine Öğrenmesi'nde Model Yönetimi ve Sorumlu AI

Bir makine öğrenimi modelini dağıtmak sadece ilk adımdır; güvenilir, adil ve kolay takip edilebilir kalmasını sağlamak gerçek MLOp'ların başladığı yerdir. Bu kurs, Azure Machine Learning kullanarak modellerinizi etkili bir şekilde yönetmeyi öğretiyor. Ayrık modelleri eğitmekten, yapılandırılmış bir makine öğrenimi yaşam döngüsüne geçiş yapacaksınız. Açık yazılı açıklamalar ve pratik yapılandırma örnekleri yoluyla, modelleri kaydetmeyi, performans metriklerini izlemeyi ve modeller için adalet ve önyargı değerlendirmesini öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Azure ekosistemi içinde temel model yönetimi ve MLOps kavramlarını anlayın - MLflow entegrasyonunu kullanarak model parametreleri, metrik ve artefaktları izleyin - Azure Machine Learning kayıt defterinde modelleri kaydedin, sürümleyin ve düzenleyin - Modelin adilliğini ve açıklanabilirliğini değerlendirmek için Sorumlu AI tablolarını yapılandır ve yorumla - Model tahminlerini analiz edin ve üretimden önce potansiyel önyargıları belirleyin Kurs çekirdek model kayıt kavramları ve MLflow entegrasyonu ile başlar, ardından pratik izleme çalışma akışlarına geçer ve model performansı ve etiği değerlendirmek için kapsamlı Sorumlu AI tablolarının kurulması ile sona erer. Bu kurs, yeni başlayan veri bilimcileri, umut vadeden MLOps mühendisleri ve modelleri sorumlu bir şekilde yönetmek isteyen bulut tutkunları için tasarlanmıştır. Azure Machine Learning ile önceden bir deneyim gerekmez, ancak makine öğrenimi kavramlarının temel anlayışı yararlıdır. Profesyonel model yönetimi ve bulutta sorumlu yapay zeka uygulamalarını öğrenmek için bugün okumaya başlayın.